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데이터와 인공지능, 코로나19 등 감염병 예측과 대책 마련에 활용

데이터 분석 및 인공지능으로 감염병 치료제 및 백신 개발 지원 기대

[산업일보]
신종 코로나바이러스감염증-19(코로나19)이 전 세계적으로 확산되면서 질병의 확산 및 예측에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이를 위해서는 데이터와 인공지능을 적절히 활용해야 한다는 주장이 제기됐다.

한국인터넷진흥원(KISA)의 ‘인공지능과 데이터 분석으로 질병 확산을 예측할 수 있는가?’ 보고서에 따르면, 전파력이 높은 감염성 질병에 대한 데이터 분석을 통한 질병 확산 관련 연구는 지난 10여 년 동안 꾸준히 진행됐다.

데이터와 인공지능, 코로나19 등 감염병 예측과 대책 마련에 활용

특히 가장 유명했던 방식은 2008년 구글이 시작한 ‘구글 플루트렌드’ 연구다. 구글은 검색어의 행태 및 변화를 파악해 인플루엔자 바이러스 독감 발생을 예측할 수 있음을 보여주려 했다.

그러나 검색량의 변화가 실제 인플루엔자 바이러스로 인한 독감에 대한 결과만을 나타내는 것이 아니라는 문제점으로 인해 구글은 2015년 8월 플루트렌드 웹사이트 운영을 중단, 관련 데이터를 각 대학 및 병원, CDC로 이전했다.

2013년에는 감정분석 회사인 크림슨 헥사곤이 트위터와 페이스북에 올라온 62만 개 이상의 글을 분석해 독감 혹은 자기 증세를 언급하는 현상을 추적 분석해 소셜미디어 분석이 활용될 수 있음을 나타냈다.

또한 사람들의 의도와 전체 인구를 대표하지 못한다는 지적을 받긴 했지만, GPS 데이터와 연계해서 아프다고 올린 사람들의 동선을 파악해 지역적 확산을 예측하는 연구도 있었다.

그러나 인터넷 데이터와 소셜 미디어 데이터가 감염섬 질병을 예방하거나 대처하는 데 유용한 자료가 되기는 어렵다. 검증 혹은 관리된 데이터가 아니기 때문에 신뢰성의 문제를 일으킬 수 있고, 표준이 없어 과장될 수 있기 때문이다.

이에 인공지능과 데이터 분석에 대한 노력을 하고 있는 기업 또는 연구팀들은 뉴스 기사, 공식 건강 채널, 의사들의 정보 등을 바탕으로 머신러닝 기법을 활용하고 있다.

특히 코로나19의 확산을 중국 정부가 인식하기 전인 지난해 12월 31일에 판단해 서비스 고객에게 관련 정보를 제공한 ‘블루닷(Bluedot)’은 앞서 플로리다에서 지카 바이러스가 발생할 것이라고 성공적으로 예측한 바 있다.

이들은 소셜 미디어가 아닌 해외 뉴스, 동·식물 질병 네트워크, 항공 예약 데이터 등의 정보를 바탕으로 자연어 처리를 통한 자동화 과정을 거치면, 인간 전문가인 전염병 학자가 그 결과를 검증하고, 과학적 의미가 있다고 판단되면 리포트를 정부 기관, 기업, 공공 의료 기관 등으로 보낸다.

한상기 테크프론티어 대표는 보고서를 통해 ‘새로운 바이러스의 출현을 예측하는 것은 매우 도전적인 문제다. 우리가 학습하는 데이터는 이미 과거에 발생한 사건에서 얻어진 데이터이기 때문’이라며 ‘그래서 인공지능 기술과 다른 기법을 결합하는 것이 중요하다’고 밝혔다.

이어 ‘인공지능 기술은 응급 의학 분야에서의 위급 상황과 병이 어떻게 퍼져 나갈 것인가 등을 미리 파악하는 데 유용하게 사용될 수 있다’면서 ‘또한 치료제나 백신 개발에서 인공지능의 지원을 기대할 수 있으며, 어느 지역을 방제해야 하거나 이동을 막아야 하는지를 판단하는 데에도 활용할 수 있다’고 덧붙였다.
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